spark学习笔记！！！

古人云：工欲善其事必先利其器！

第一步先将“器”基础平台搭建起来，gogogo！！！

一、Hadoop 平台安装

创建VMware虚拟机（实验环境）

这里需要三台，分别是master、slave1、slave2

按照如下配置

“

”

1.配置Linux系统基础环境（实验过程）

1.1.查看服务器的 IP 地址

（若没有则自行配置）

[root@localhost ~]# ip add show

1.2.设置服务器的主机名称

(余下两台虚拟机也如下方式修改名称)

[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname master

[root@localhost ~]# bash

[root@master ~]# hostname

master

1.3.主机名与 IP 地址

[root@master ~]# vi /etc/hosts

127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4

::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.47.140 master （实际IP为自己主机的IP，这里为举例IP）

1.4.查看 SSH 服务状态

CentOS 7 默认安装 SSH 服务，可以使用如下命令查看 SSH 的状态。

[root@master ~]# systemctl status sshd

1.5.关闭防火墙

[root@master ~]# systemctl stop firewalld

关闭防火墙后要查看防火墙的状态，确认一下。

[root@master ~]# systemctl status firewalld

看到 inactive (dead)就表示防火墙已经关闭。不过这样设置后，Linux 系统如 果重启，防火墙仍然会重新启动。执行如下命令可以永久关闭防火墙。

[root@master ~]# systemctl disable firewalld

1.6.创建 hadoop 用户

[root@master ~]# useradd hadoop

[root@master ~]# echo "1" |passwd --stdin hadoop

更改用户 hadoop 的密码 。

passwd：所有的身份验证令牌已经成功更新。

2.安装 JAVA 环境

2.1.下载 JDK 安装包

JDK 安 装 包 需 要 在 Oracle 官 网 下 载 ， 下 载 地 址 为 ： 20 https://www.oracle.com/java /technologies /javase-jdk8-downloads.html，本教材采用 的 Hadoop 2.7.1 所需要的 JDK 版本为 JDK7 以上，这里采用的安装包为 jdk-8u152-linux-x64.tar.gz。

2.2.卸载自带 OpenJDK

(先查看后全部卸载)

键入命令

[root@master ~]# rpm -qa | grep java

卸载相关服务，键入命令

[root@master ~]# rpm -e --nodeps （后面接前一个命令查询的Java全称，一个个的删）

[root@master ~]# rpm -qa | grep java

查看删除结果再次键入命令 java -version 出现以下结果表示删除功

[root@master ~]# java -version

bash: java: 未找到命令

2.3.安装 JDK

Hadoop 2.7.1 要求 JDK 的版本为 1.7 以上，这里安装的是 JDK1.8 版 （即JAVA 8）。 安装命令如下，将安装包解压到/usr/local/src 目录下 ，注意/opt/software目录 下的软件包事先准备好。

[root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/jdk-8u152-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/src/ [root@master ~]# ls /usr/local/src/

jdk1.8.0_152

2.4.设置 JAVA 环境变量

在 Linux 中设置环境变量的方法比较多，较常见的有两种：一是配置 /etc/profile 文件，配置结果对整个系统有效，系统所有用户都可以使用；二 21 是配置~/.bashrc 文件，配置结果仅对当前用户有效。这里使用第一种方法。

[root@master ~]# vi /etc/profile

在文件的最后增加如下两行：

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_152

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

执行 source 使设置生效：

[root@master ~]# source /etc/profile

检查 JAVA 是否可用。

[root@master ~]# echo $JAVA_HOME

/usr/local/src/jdk1.8.0_152

[root@master ~]# java -version

java version "1.8.0_152" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_152-b16)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.152-b16, mixed mode)

能够正常显示 Java 版本则说明 JDK 安装并配置成功。

二、安装 Hadoop 软件

2.安装 Hadoop 软件

2.1.安装命令如下，将安装包解压到/usr/local/src/目录下

[root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/hadoop-2.7.1.tar.gz -C /usr/local/src/

[root@master ~]# ll /usr/local/src/

总用量 0

drwxr-xr-x. 9 10021 10021 149 6月 29 2015 hadoop-2.7.1

drwxr-xr-x. 8 10 143 255 9月 14 2017 jdk1.8.0_152

查看 Hadoop 目录,得知 Hadoop 目录内容如下:

[root@master ~]# ll /usr/local/src/hadoop-2.7.1/

总用量 28

2.2.配置 Hadoop 环境变量

和设置 JAVA 环境变量类似，修改/etc/profile 文件。

[root@master ~]# vi /etc/profile

在文件的最后增加如下两行：

export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop-2.7.1 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行 source 使用设置生效：

[root@master ~]# source /etc/profile

检查设置是否生效：

[root@master ~]# hadoop

[root@master ~]# 出现上述 Hadoop 帮助信息就说明 Hadoop 已经安装好了。

2.3.修改目录所有者和所有者组

上述安装完成的 Hadoop 软件只能让 root 用户使用，要让 hadoop 用户能够 运行 Hadoop 软件，需要将目录/usr/local/src 的所有者改为 hadoop 用户。

[root@master ~]# chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/

[root@master ~]# ll /usr/local/src/

总用量 0

drwxr-xr-x. 9 hadoop hadoop 149 6月 29 2015 hadoop-2.7.1

drwxr-xr-x. 8 hadoop hadoop 255 9月 14 2017 jdk1.8.0_152

/usr/local/src 目录的所有者已经改为 hadoop 了。

三、安装单机版 Hadoop 系统

3.1.配置 Hadoop 配置文件

[root@master ~]# cd /usr/local/src/hadoop-2.7.1/

[root@master hadoop-2.7.1]# ls

bin etc include lib libexec LICENSE.txt NOTICE.txt README.txt sbin share

[root@master hadoop-2.7.1]# vi etc/hadoop/hadoop-env.sh

在文件中查找 export JAVA_HOME 这行，将其改为如下所示内容:

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_152

这样就设置好 Hadoop 的本地模式，下面使用官方案例来测试 Hadoop 是否运行正 常。

3.2.测试 Hadoop 本地模式的运行

3.2.1.切换到 hadoop 用户

使用 hadoop 这个用户来运行 Hadoop 软件。

[root@master hadoop-2.7.1]# su - hadoop

[hadoop@master ~]$ id uid=1001(hadoop) gid=1001(hadoop) 组=1001(hadoop)

环境 =unconfined_u:unconfined_r:unconfined_t:s0-s0:c0.c1023 3.4.2.2.

3.2.2.创建输入数据存放目录

将输入数据存放在~/input 目录（hadoop 用户主目录下的 input 目录中）。

[hadoop@master ~]$ mkdir ~/input

[hadoop@master ~]$ ls Input 3.4.2.3.

3.2.3.创建数据输入文件

创建数据文件 data.txt，将要测试的数据内容输入到 data.txt 文件中。

[hadoop@master ~]$ vi input/data.txt

输入如下内容，保存退出。

Hello World

Hello Hadoop

Hello Husan

3.2.4. 测试 MapReduce 运行

运行 WordCount 官方案例，统计 data.txt 文件中单词的出现频度。这个案例可 以用来统计年度十大热销产品、年度风云人物、年度最热名词等。命令如下:(注意空格)

[hadoop@master ~]$ hadoop jar /usr/local/src/hadoop-2.7.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount ~/input/data.txt ~/output

运行结果保存在~/output 目录中(注：结果输出目录不能事先存在)，命令执 行后查看结果： [hadoop@master ~]$ ll output/

总用量 4

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 33 11月 10 23:50 part-r-00000

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 0 11月 10 23:50 _SUCCESS

文件_SUCCESS 表示处理成功，处理的结果存放在 part-r-00000 文件中，查看该 文件。 [hadoop@master ~]$ cat output/part-r-00000

Hadoop1

Hello 3

Husan 1

World 1

可以看出统计结果正确，说明 Hadoop 本地模式运行正常。

四、Hadoop平台环境配置

4.1.实验环境下集群网络配置

4.1.1.修改主机名

修改 slave1 机器主机名

[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname slave1

[root@localhost ~]# bash

[root@slave1 ~]#

修改 slave2 机器主机名

[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname slave2

[root@localhost ~]# bash

[root@slave2 ~]#

eg:根据实验环境下集群网络 IP 地址规划（根据自己主机的ip即可）：

master 设置 IP 地址是“192.168.47.140”，掩码是“255.255.255.0”；

slave1 设置 IP 地址“192.168.47.141”，掩码是“255.255.255.0”；

slave2 设置 IP 地址是“192.168.47.142”，掩码是“255.255.255.0”。

4.1.2.修改主机配置文件“/etc/hosts”

根据我们为 Hadoop 设置的主机名为“master、slave1、slave2”，(这里的地址根据自己实验中实际地址来)映地址是 “192.168.47.140、192.168.47.141、192.168.47.142”，分别修改主机配置文件“/etc/hosts”， 在命令终端输入如下命令：（分别修改mastar、slave1、slave2）

[root@master ~]# vi /etc/hosts | [root@slave1 ~]# vi /etc/hosts | [root@slave1 ~]# vi /etc/hosts

127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4

::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.47.140 master

192.168.47.141 slave1

192.168.47.142 slave2

4.2.SSH 无密码验证配置

生成 SSH 密钥

4.2.1. 每个节点安装和启动 SSH 协议

实现 SSH 登录需要 openssh 和 rsync 两个服务，一般情况下默认已经安装（如没有自行安 装），可以通过下面命令查看结果。

[root@master ~]# rpm -qa | grep openssh

openssh-server-7.4p1-11.el7.x86_64

openssh-7.4p1-11.el7.x86_64

openssh-clients-7.4p1-11.el7.x86_64

[root@master ~]# rpm -qa | grep rsync

rsync-3.1.2-11.el7_9.x86_64

4.2.2.切换到 hadoop 用户

(主节点“master”前面有创建hadoop用户，分节点“slave1、2”分别创建Hadoop用户)

[root@master ~]# su - hadoop

[hadoop@master ~]$

[root@slave1 ~]# useradd hadoop

[root@slave1 ~]# su - hadoop

[hadoop@slave1 ~]$

[root@slave2 ~]# useradd hadoop

[root@slave2 ~]# su - hadoop

[hadoop@slave2 ~]$

咳咳咳，下面重点内容了，仔细看，一不小心就掉坑里了！！！

4.2.3每个节点生成秘钥对

（注意了每个哈，不要看漏掉了）

#在 master 上生成密钥(如下图内容一样即可)

[hadoop@master ~]$ ssh-keygen -t rsa

#slave1 生成密钥

[hadoop@slave1 ~]$ ssh-keygen -t rsa

#slave2 生成密钥

[hadoop@slave2 ~]$ ssh-keygen -t rsa

4.2.4.查看"/home/hadoop/"下是否有".ssh"文件夹

且".ssh"文件下是否有两个刚 生产的无密码密钥对。

[hadoop@master ~]$ ls ~/.ssh/

id_rsa id_rsa.pub

4.2.5.将 id_rsa.pub 追加到授权 key 文件中

（醒醒，这个也是每个节点哈 ，别漏掉了）

#master

[hadoop@master ~]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@master ~]$ ls ~/.ssh/

authorized_keys id_rsa id_rsa.pub

#slave1

[hadoop@slave1 ~]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@slave1 ~]$ ls ~/.ssh/

authorized_keys id_rsa id_rsa.pub

#slave2

[hadoop@slave2 ~]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@slave2 ~]$ ls ~/.ssh/

authorized_keys id_rsa id_rsa.pub

4.2.6.修改文件"authorized_keys"权限

通过 ll 命令查看，可以看到修改后 authorized_keys 文件的权限为“rw-------”，表示所有者 可读写，其他用户没有访问权限。如果该文件权限太大，ssh 服务会拒绝工作，出现无法 通过密钥文件进行登录认证的情况。

#master

[hadoop@master ~]$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@master ~]$ ll ~/.ssh/

#slave1

[hadoop@slave1 ~]$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@slave1 ~]$ ll ~/.ssh

#slave2

[hadoop@slave2 ~]$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@slave2 ~]$ ll ~/.ssh/

写出下图样式，就一样就O了！

4.2.7.配置 SSH 服务(这里也是三个节点都)

使用 root 用户登录，修改 SSH 配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容，需要将该配 置字段前面的#号删除，启用公钥私钥配对认证方式。

#master （slave1、slave2）

[hadoop@master ~]$ su - root

[root@master ~]# vi /etc/ssh/sshd_config

PubkeyAuthentication yes #找到此行，并把#号注释删除。

4.2.8.重启 SSH 服务

设置完后需要重启 SSH 服务，才能使配置生效。

[root@master ~]# systemctl restart sshd

4.2.9.切换到 hadoop 用户

[root@master ~]# su - hadoop

[hadoop@master ~]$

4.2.10.验证 SSH 登录本机

在 hadoop 用户下验证能否嵌套登录本机，若可以不输入密码登录，则本机通过密钥登录 认证成功。

[hadoop@master ~]$ ssh localhost

[hadoop@master ~]$

（首次登录时会提示系统无法确认 host 主机的真实性，只知道它的公钥指纹，询问用户是 否还想继续连接。需要输入“yes”，表示继续登录。第二次再登录同一个主机，则不会再 出现该提示，可以直接进行登录。 读者需要关注是否在登录过程中是否需要输入密码，不需要输入密码才表示通过密钥认 证成功。）

4.2.11交换 SSH 密钥

4.2.11.1.将 Master 节点的公钥 id_rsa.pu复制到每个 Slave 点

hadoop 用户登录，通过 scp 命令实现密钥拷贝。

[hadoop@master ]$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave1:/

[hadoop@master ]$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave2:/

(首次远程连接时系统会询问用户是否要继续连接。需要输入“yes”，表示继续。因为目 前尚未完成密钥认证的配置，所以使用 scp 命令拷贝文件需要输入slave1 节点 hadoop 用户的密码。)

4.2.11.2.在每个 Slave 节点把 Master 节点复制的公钥复制到authorized_keys 文件

hadoop 用户登录 slave1 和 slave2 节点，执行命令。

[hadoop@slave1 ]$ cat ~/id_rsa.pub >>/.ssh/authorized_keys

[hadoop@slave2 ]$ cat ~/id_rsa.pub >>/.ssh/authorized_keys

4.2.11.3.在每个 Slave 节点删除 id_rsa.pub 文件

[hadoop@slave1 ~]$ rm -rf ~/id_rsa.pub

[hadoop@slave2 ~]$ rm -rf ~/id_rsa.pub

4.2.11.4.将每个 Slave 节点的公钥保存到 Master

(注意先后顺序)

将 Slave1 节点的公钥复制到 Master

(1) [hadoop@slave1 ]$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/

（2）在 Master 节点把从 Slave 节点复制的公钥复制到 authorized_keys 文件

[hadoop@master ]$ cat ~/id_rsa.pub >>/.ssh/authorized_keys

（3）在 Master 节点删除 id_rsa.pub 文件

[hadoop@master ~]$ rm -rf ~/id_rsa.pub

将 Slave2 节点的公钥复制到 Master

(1)[hadoop@slave2 ]$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/

（2）在 Master 节点把从 Slave 节点复制的公钥复制到 authorized_keys 文件

[hadoop@master ]$ cat ~/id_rsa.pub >>/.ssh/authorized_keys

（3）在 Master 节点删除 id_rsa.pub 文件

[hadoop@master ~]$ rm -rf ~/id_rsa.pub

4.2.12.验证 SSH 无密码登录

（1）查看 Master 节点 authorized_keys 文件

[hadoop@master ~]$ cat ~/.ssh/authorized_keys

（可以看到 Master 节点 authorized_keys 文件中包括 master、slave1、slave2 三个节点 的公钥，如下图）

（2）查看 Slave 节点 authorized_keys 文件

（能看到slave1、2 authorized_keys 文件中包括master、当前slave节点就OK了）

[hadoop@slave1 ~]$ cat ~/.ssh/authorized_keys

[hadoop@slave2 ~]$ cat ~/.ssh/authorized_keys

4.2.13.ssh各节点验证

（1）验证 Master 到每个 Slave 节点无密码登录

hadoop 用户登录 master 节点，执行 SSH 命令登录 slave1 和 slave2 节点。可以观察 到不需要输入密码即可实现 SSH 登录。

[hadoop@master ~]$ ssh slave1

[hadoop@slave1 ~]$

[hadoop@master ~]$ ssh slave2

[hadoop@slave2 ~]$

（2）验证两个 Slave 节点到 Master 节点无密码登录

[hadoop@slave1 ~]$ ssh master

Last login: Mon Nov 14 16:30:45 2022 from ::1

[hadoop@master ~]$

[hadoop@slave2 ~]$ ssh master

Last login: Mon Nov 14 16:50:49 2022 from 192.168.47.141

[hadoop@master ~]$

4.3.配置两个子节点slave1、slave2的JDK环境。

[root@master ~]# cd /usr/local/src/

[root@master src]# ls hadoop-2.7.1 jdk1.8.0_152

[root@master src]# scp -r jdk1.8.0_152 root@slave1:/usr/local/src/

[root@master src]# scp -r jdk1.8.0_152 root@slave2:/usr/local/src/

#slave1 (slave2也一样的操作)

[root@slave1 ~]# ls /usr/local/src/ jdk1.8.0_152

[root@slave1 ~]# vi /etc/profile

#此文件最后添加下面两行

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_152 37

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

[root@slave1 ~]# source /etc/profile

[root@slave1 ~]# java -version

java version "1.8.0_152" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_152-b16) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.152-b16, mixed mode)

五、Hadoop集群运行

5.1.Hadoop文件参数配置

5.1.1.在 Master 节点上安装 Hadoop

1. 将 hadoop-2.7.1 文件夹重命名为 Hadoop

[root@master ~]# cd /usr/local/src/

[root@master src]# mv hadoop-2.7.1 hadoop

[root@master src]# ls hadoop jdk1.8.0_152

1. 配置 Hadoop 环境变量

[root@master src]# yum install -y vim

[root@master src]# vim /etc/profile

[root@master src]# tail -n 4 /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_152

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop export

PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

1. 使配置的 Hadoop 的环境变量生效

[root@master src]# su - hadoop

上一次登录：一 2 月 28 15:55:37 CST 2022 从 192.168.41.143pts/1 上

[hadoop@master ~]$ source /etc/profile

[hadoop@master ~]$ exit 登出

1. 执行以下命令修改 hadoop-env.sh 配置文件

[root@master src]# cd /usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/

[root@master hadoop]# vim hadoop-env.sh #修改以下配置

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_152

5.1.2.配置 hdfs-site.xml 文件参数

[root@master hadoop]# vim hdfs-site.xml

#编辑以下内容

[root@master hadoop]# tail -n 14 hdfs-site.xml

5.1.3.配置 core-site.xml 文件参数

(配置文件中注意修改IP地址“改为实验中自己使用的IP”)

[root@master hadoop]# vim core-site.xml

#编辑以下内容 [root@master hadoop]# tail -n 14 core-site.xml

5.1.4.配置 mapred-site.xml

[root@master hadoop]# pwd /usr/local/src/hadoop/etc/hadoop

[root@master hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[root@master hadoop]# vim mapred-site.xml #添加以下配置

[root@master hadoop]# tail -n 14 mapred-site.xm

5.1.5.配置 yarn-site.xml

[root@master hadoop]# vim yarn-site.xml

#添加以下配置

[root@master hadoop]# tail -n 32 yarn-site.xml

5.1.6.Hadoop 其他相关配置

1. 配置 masters 文件

[root@master hadoop]# vim masters

[root@master hadoop]# cat masters 192.168.47.140

1. 配置 slaves 文件 [root@master hadoop]# vim slaves

[root@master hadoop]# cat slaves 192.168.47.141 192.168.47.142

1. 新建目录

[root@master hadoop]# mkdir /usr/local/src/hadoop/tmp

[root@master hadoop]# mkdir /usr/local/src/hadoop/dfs/name -p

[root@master hadoop]# mkdir /usr/local/src/hadoop/dfs/data -p

1. 修改目录权限

[root@master hadoop]# chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hadoop/

1. 同步配置文件到 Slave 节点

[root@master ~]# scp -r /usr/local/src/hadoop/ root@slave1:/usr/local/src/

The authenticity of host 'slave1 (192.168.47.141)' can't be established. ECDSA key fingerprint is SHA256:vnHclJTJVtDbeULN8jdOLhTCmqxJNqUQshH9g9LfJ3k. ECDSA key fingerprint is MD5:31:03:3d:83:46:aa:c4:d0:c9:fc:5f:f1:cf:2d:fd:e2. Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes * * * * * * *

[root@master ~]# scp -r /usr/local/src/hadoop/ root@slave2:/usr/local/src/

The authenticity of host 'slave1 (192.168.47.142)' can't be established. ECDSA key fingerprint is SHA256:vnHclJTJVtDbeULN8jdOLhTCmqxJNqUQshH9g9LfJ3k. ECDSA key fingerprint is MD5:31:03:3d:83:46:aa:c4:d0:c9:fc:5f:f1:cf:2d:fd:e2. Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes * * * * * * *

6、slave1、2节点配置（直接切换到slave2执行一样的命令）

#slave1 配置

[root@slave1 ~]# yum install -y vim

[root@slave1 ~]# vim /etc/profile

[root@slave1 ~]# tail -n 4 /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_152

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

[root@slave1 ~]# chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hadoop/

[root@slave1 ~]# su - hadoop

上一次登录：四 2 月 24 11:29:00 CST 2022 从 192.168.41.148pts/1 上

[hadoop@slave1 ~]$ source /etc/profile

5.2.hadoop 集群运行

5.2.1.配置 Hadoop 格式化

. 步骤一：NameNode 格式化

将 NameNode 上的数据清零，第一次启动 HDFS 时要进行格式化，以后启动无 需再格式化，否则会缺失 DataNode 进程。另外，只要运行过 HDFS，Hadoop 的 工作目录（本书设置为/usr/local/src/hadoop/tmp）就会有数据，如果需要重 新格式化，则在格式化之前一定要先删除工作目录下的数据，否则格式化时会 出问题。

执行如下命令，格式化 NameNode

[root@master ~]# su – hadoop

[hadoop@master ~]# cd /usr/local/src/hadoop/

[hadoop@master hadoop]$ bin/hdfs namenode -format

结果：

20/05/02 16:21:50 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at master/192.168.1.6 ************************************************************/ 1.4.1.2.

步骤二：启动 NameNode 执行如下命令，启动 NameNode：

[hadoop@master hadoop]$ hadoop-daemon.sh start namenode

starting namenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.1/logs/hadoop-hadoop-namenode-master.out

5.2.2.查看 Java 进程

启动完成后，可以使用 JPS 命令查看是否成功。JPS 命令是 Java 提供的一个显示当前所有 Java 进程 pid 的命令。

[hadoop@master hadoop]$ jps

3557 NameNode

3624 Jps

5.2.2.1.步骤一：slave节点 启动 DataNode

执行如下命令，启动 DataNode：

[hadoop@slave1 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[hadoop@slave2 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[hadoop@slave1 hadoop]$ jps

3557 DataNode

3725 Jps

[hadoop@slave2 hadoop]$ jps

3557 DataNode

3725 Jps

5.2.2.2.步骤二：启动 SecondaryNameNode

执行如下命令，启动 SecondaryNameNode：

[hadoop@master hadoop]$ hadoop-daemon.sh start secondarynamenode

starting secondarynamenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.1/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-master.out

[hadoop@master hadoop]$ jps

34257 NameNode

34449 SecondaryNameNode

34494 Jps

查看到有 NameNode 和 SecondaryNameNode 两个进程，就表明 HDFS 启动成功。

5.2.2.3步骤三：查看 HDFS 数据存放位置：

执行如下命令，查看 Hadoop 工作目录：

[hadoop@master hadoop]$ ll dfs/

总用量 0

drwx------ 3 hadoop hadoop 21 8 月 14 15:26 data

drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop 40 8 月 14 14:57 name

[hadoop@master hadoop]$ ll ./tmp/dfs

总用量 0 45 drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 21 5 月 2 16:34 namesecondary

可以看出 HDFS 的数据保存在/usr/local/src/hadoop/dfs 目录下，NameNode、 DataNode和/usr/local/src/hadoop/tmp/目录下,SecondaryNameNode 各有一个目 录存放数据。

5.2.2.4.查看 HDFS 的报告

[hadoop@master sbin]$ hdfs dfsadmin -report

5.2.2.5.使用浏览器查看节点状态

在浏览器的地址栏输入http://master:50070，进入页面可以查看NameNode和DataNode 信息

可以使用 start-dfs.sh 命令启动 HDFS。这时需要配置 SSH 免密码登录，否则在 启动过程中系统将多次要求确认连接和输入 Hadoop 用户密码。

[hadoop@master hadoop]$ stop-dfs.sh

[hadoop@master hadoop]$ start-dfs.sh

WordCount 官方案例

以上步骤完成后可以做一下如下测试：

运行测试： 下面运行 WordCount 官方案例，统计 data.txt 文件中单词的出现频度。这个案例可 以用来统计年度十大热销产品、年度风云人物、年度最热名词等。

1）在 HDFS 文件系统中创建数据输入目录

确保 dfs 和 yarn 都启动成功

[hadoop@master hadoop]$ start-yarn.sh

[hadoop@master hadoop]$ jps

34257 NameNode

34449 SecondaryNameNode

34494 Jps

32847 ResourceManager

如果是第一次运行 MapReduce 程序，需要先在 HDFS 文件系统中创建数据输入目 录，存放输入数据。这里指定/input 目录为输入数据的存放目录。

执行如下命 令，在 HDFS 文件系统中创建/input 目录：

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -mkdir /input

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -ls /

Found 1 items

drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2020-05-02 22:26 /input

此处创建的/input 目录是在 HDFS 文件系统中，只能用 HDFS 命令查看和操作。

2）将输入数据文件复制到 HDFS 的/input 目录中 测试用数据文件仍然是上一节所用的测试数据文件~/input/data.txt，内容如下所示。

[hadoop@master hadoop]$ cat ~/input/data.txt

Hello World

Hello Hadoop

Hello Huasan

执行如下命令，将输入数据文件复制到 HDFS 的/input 目录中：

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -put ~/input/data.txt /input

确认文件已复制到 HDFS 的/input 目录：

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -ls /input

Found 1 items

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 38 2020-05-02 22:32 /input/data.txt

3）运行 WordCount 案例，计算数据文件中各单词的频度。

运行 MapReduce 命令需要指定数据输出目录，该目录为 HDFS 文件系统中的目录，会自 动生成。如果在执行 MapReduce 命令前，该目录已经存在，则执行 MapReduce 命令会出 错。 例如 MapReduce 命令指定数据输出目录为/output，/output 目录在 HDFS 文件系统中已 经存在，则执行相应的 MapReduce 命令就会出错。所以如果不是第一次运行 MapReduce，就要先查看HDFS中的文件，是否存在/output目录。如果已经存在/output 目录，就要先删除/output目录，再执行上述命令。自动创建的/output 目录在 HDFS 文件 系统中，使用 HDFS 命令查看和操作。

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -mkdir /output

先执行如下命令查看 HDFS 中的文件：

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -ls /

Found 3 items

drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2020-05-02 22:32 /input

drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2020-05-02 22:49 /output

上述目录中/input 目录是输入数据存放的目录，/output 目录是输出数据存放的目录。执 行如下命令，删除/output 目录。

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -rm -r -f /output

执行如下命令运行 WordCount 案例：（在浏 览器的地址栏输入：http://master:8088，在界面也能看到新生成的目录）

[hadoop@master hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hado map op-- reduce-examples-2.7.1.jar wordcount /input/data.txt /output

可以使用 HDFS 命令直接查看 part-r-00000 文件内容，结果如下所示：

[hadoop@master hadoop]$ hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

Hadoop 1

Hello 3

Huasan 1

World 1

可以看出统计结果正确，说明 Hadoop 运行正常。

5.3.停止 Hadoop

（注意节点，是哪一个节点停止）

5.3.1.停止 yarn

[hadoop@master hadoop]$ stop-yarn.sh

5.3.2.停止 DataNode

[hadoop@slave1 hadoop]$ hadoop-daemon.sh stop datanode

stopping namenode

[hadoop@slave2 hadoop]$ hadoop-daemon.sh stop datanode

stopping namenode

5.3.3.停止 NameNode

[hadoop@master hadoop]$ hadoop-daemon.sh stop namenode

stopping namenode

5.3.4.停止 SecondaryNameNode

[hadoop@master hadoop]$ hadoop-daemon.sh stop secondarynamenode

stopping secondarynamenode

5.3.5.查看 JAVA 进程

确认 HDFS 进程已全部关闭

[hadoop@master hadoop]$ jps

3528 Jps

30838 RunJar

六、Hive数据仓库组件

6.1下载和解压安装文件

1. 解压安装文件

[root@master ~]# tar zxf tools/apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz -C /usr/local/src/

[root@master ~]# mv /usr/local/src/apache-hive-2.0.0-bin/ /usr/local/src/hive

[root@master ~]# chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hive

6.2.设置 Hive 环境

1. 卸载 MariaDB 数据库

[root@master ~]# rpm -qa | grep mariadb mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64

[root@master ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64

1. 安装 MySQL 数据

[root@master tools]# cd mysql-5.7.18/

[root@master mysql-5.7.18]# rpm -ivh mysql-community-common-5.7.18- 1.el7.x86_64.rpm

[root@master mysql-5.7.18]# rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.18-1.el7.x86_64.rpm

[root@master mysql-5.7.18]# rpm -ivh mysql-community-client-5.7.18- 1.el7.x86_64.rpm

[root@master mysql-5.7.18]# rpm -ivh mysql-community-server-5.7.18- 1.el7.x86_64.rpm

[root@master mysql-5.7.18]# vim /etc/my.cnf

[root@master mysql-5.7.18]# tail -n 8 /etc/my.cnf

[root@master mysql-5.7.18]# systemctl status mysqld

[root@master mysql-5.7.18]# cat /var/log/mysqld.log | grep password ---这里修改密码，一定记住这里查询的原始密码

[root@master mysql-5.7.18]# mysql_secure_installation

----yes or no 都是yes（除了下图的）2y 1n 2y

[root@master mysql-5.7.18]# mysql -uroot -p

(进入mysql可以做一个基础操作)

mysql>grant all privileges on . to root@'%' identified by 'Password123$';

mysql> flush privileges;

mysql> select user,host from mysql.user where user='root';

mysql> exit

6.3配置 Hive 组件

[root@master ~]# vim /etc/profile

[root@master ~]# tail -n 2 /etc/profile 55

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

[root@master ~]# source /etc/profile

[root@master ~]# su - hadoop

[hadoop@master ~]$ vim /usr/local/src/hive/conf/hive-site.xml

7）在 Hive 安装目录中创建临时文件夹 tmp。

[hadoop@master ~]$ mkdir /usr/local/src/hive/tmp

6.4.初始化 hive 元数据

[hadoop@master tools]$ cp mysql-connector-java-5.1.46.jar /usr/local/src/hive/lib/ [hadoop@master tools]$ stop-all.sh

[hadoop@master tools]$ start-all.sh

[hadoop@master tools]$ hive